사망 위험은 인구의 다른 계층에서 동일하지 않습니다. 따라서 생명보험 회사가 전통적으로 경쟁하는 방식 중 하나는 조기 사망 위험이 낮은 사람들에게만 상품을 제한하여 보험료를 낮추거나 보너스를 높이는 것입니다. 고전적인 예로는 과거 공무원에게만 제공되었던 우편 생명보험 플랜과 모든 사람에게 개방된 LIC의 유사한 플랜이 있습니다. 최근에는 보험 회사가 더 나은 생활 수준과 세계적 수준의 의료 서비스를 이용할 수 있는 교육 수준이 높고 부유하며 도시에 거주하고 재정적으로 성공한 전문가/경영진 계층을 타겟으로 삼습니다.
AI가 구동하는 Insurtech는 생명보험 회사가 사망 위험을 미세하게 구분할 수 있는 능력을 높여 더 많은 위험 등급을 만들 수 있습니다. 따라서 생명보험에서 합병되는 추세 중 하나는 보험사가 위험과 보험료를 더 잘 맞추려고 하면서 위험 등급이 증가하는 것입니다. 따라서 이론적으로 수십 개의 위험 등급이 아니라 수천 개의 위험 등급 또는 수십만 개의 위험 등급이 가능합니다. 사실 AI가 위험 분류에 정통하다면 각 보험 계약자가 자신의 위험 등급에 속할 가능성이 있습니다. 다시 말해, 각 보험 계약자에 맞게 설계되고 계산된 개인화된 보험료를 갖게 될 것입니다.
이는 개인화된 보험료로 인해 더 이상 위험 풀링이나 위험 공유가 없을 것이므로 실제로 혁명적인 생각입니다. 그리고 1693년 에드먼드 핼리가 자신의 브레스로프 시의 출생과 장례식에 대한 기이한 표에서 도출된 인류 사망률 추산 및 연금의 가격을 생명에 따라 확인하려는 시도 개인 기반 예측 분석으로 대체될 것입니다.
그러면 저도 그런 개인화된 보험 상품을 살까요?
저의 답은 직접적으로 찬성이나 반대가 아니라 ‘상황에 따라 다릅니다’입니다. AI 여부와 관계없이 생명보험의 기본 원칙은 변하지 않았습니다. 생명보험 상품은 사람들이 인생에서 겪을 수 있는 두 가지 가능성으로 인해 발생하는 문제를 해결하는 데 도움을 주기 위해 존재합니다. 첫째, 사랑하는 사람에 대한 모든 의무를 다하고 물질적 이익을 확보하기 전의 조기 사망입니다. 둘째, 은퇴 이후 수십 년 동안 재정적 독립과 존엄성을 갖고 살아가기 위해 필요한 자산이 필요한 장수입니다. 또한 많은 사람이 생명보험 상품으로 보장된 유산을 남기고 싶어합니다. 따라서 새로운 종류의 생명보험 상품을 평가할 때에도 이러한 요소를 염두에 두고 자신의 필요에 얼마나 잘 부합하는지 확인하십시오.
제가 가지고 놀고 있는 AI는 제가 점성술사들이 예측한 것보다 더 오래 살 것이라고 예측합니다. 무려 10년 더요. 그리고 이 두 가지 예측 모두 보험사에서 사용하는 보험 수학 표에 반영된 국가 평균보다 더 오래 살게 해줍니다. 그러므로 다양한 회사에서 사용하는 독점 AI가 제가 사용하는 AI와 비슷한 것을 예측한다면, 저에게 적용되는 개인화된 보험료는 평균보다 낮을 수 있습니다. 회사들이 AI에 대한 신뢰가 충분해서 오차 한계를 늘리지 않는다면 말입니다. 그리고 회사들이 단순히 AI를 사용해 수익을 늘리고 보험료는 그대로 두지 않는다면 말입니다.
하지만 개인화된 보험료가 낮아야 한다면, 구매할 것인가?물론, 기간형 플랜의 경우 회사가 진정한 청구를 신속하게 처리하는 좋은 기록이 있는 한 구매할 것입니다.ULIP의 경우, 낮은 사망률 위험이 수수료/공제 등에 어떻게 반영되는지 명확히 알아야 합니다.지금까지 한 보험사만이 ULIP 구매 시 위험 가격을 어떻게 책정할지에 대한 세부 정보를 신속하게 알려주고 약속을 지켰습니다.나머지는 수다스러운 말을 하고 끊임없는 질문에 대해 침묵을 지켰습니다.따라서 AI를 활용한 ULIPS가 보험자와 보험사 간의 권력 관계를 더욱 왜곡한다고 생각되면, 저는 그들에게 접근하지 않을 것입니다.
지금까지 제가 구매한 보험 상품의 대부분은 양도성 예금 상품의 일부 변형으로, 주로 전체 생명보험 상품으로, 비교적 예측 가능하지만 반드시 보장된 수익률은 아닙니다. 앞으로 이런 종류의 보험 상품이 어떻게 될지는 잘 모르겠습니다. 지난 10년 동안 획기적인 상품이 철회되고 비슷한 상품으로 대체되지 않는 것을 보았습니다. 그리고 슬프게도 도입된 새로운 대안은 철회된 상품만큼 투자 측면에서 좋지 않습니다. 이 철회가 세계 금융 전망의 변화 때문인지 소비자 선호도에 대한 대응인지 잘 모르겠습니다. 개인화된 양도성 예금 상품을 제안받을 때에도 여전히 스프레드시트를 찾아 유입과 유출을 표시하고 수익률을 계산하고 당시 이용 가능한 대안과 비교하여 향후 몇 년 동안 좋은 거래인지 확인할 것입니다.
인도에서는 플랜의 보험료 납부 기간 내내 고정된 보험료를 적용하는 데 익숙합니다.일부 ULIP와 희귀한 기금 플랜은 보험자가 플랜의 저축 및 투자 구성 요소에 더 많은 금액을 자발적으로 지불할 수 있도록 허용합니다.그러나 세계의 다른 지역에서는 가변 또는 조정 가능 보험료라는 것이 있습니다.아마도 미래에는 신체와 습관에 대한 주기적 또는 지속적인 모니터링을 기반으로 하는 AI를 사용하는 생명보험 회사가 가변 보험료가 있는 플랜을 제공할 수 있을 것입니다.그것을 구매할 생각이 있을까요?아니요.이유는 간단합니다.저는 삶에 더 큰 확실성과 예측 가능성을 가져다주기 위해 보험 상품을 구매하기 때문에 미리 예측하고 상품을 구매하기 전에 계산에 포함할 수 없는 가변 보험료는 단순히 안 됩니다.
생명보험 회사에서도 연금을 판매하는 경우가 많습니다. 연금의 경우 AI가 이런 상황을 역전시킬 수 있습니다. AI가 장수를 예측해 생명보험료를 낮출 수 있었던 사람들은 연금에서 더 적은 금액을 지급받아야 할 수도 있습니다. 자산이 고갈될 위험 없이 더 오래 버텨야 하기 때문입니다. 물론 보험 회사가 더 오랜 기간 사용할 수 있는 돈에서 더 나은 수익을 얻고 전달할 방법을 찾을 수 없다고 가정합니다. 지급 전에 자산을 축적해야 하는 연금 플랜의 경우 AI가 더 긴 수명을 예측하면 개인화된 보험료를 더 적게 낼 수 있는 가능성이 있습니다. 이전에 연금을 만들기 위한 계획을 한 번 구매한 적이 있는데, 다시 구매할 것인가?특히 AI가 보험료를 낮춘다면?제공되는 수익률이 흥미로웠다면?아마도 그럴 것이다.현재 연금 지급에는 생명보험 정책의 생존 혜택과 달리 세금이 부과된다.수십 년 뒤 세율이 어떻게 될지 알 수 없는 상황에서, 세금 공제 후 수익률이 젊은 나보다 나이 든 나보다 좋지 않을 수 있는 상품에 돈을 쓰고 싶지 않다.
따라서 전반적으로 우리 중 더 운이 좋은 사람들에게 보험의 AI는 기대할 만한 적어도 몇 가지 좋은 것을 제공할 가능성이 큽니다.하지만 저는 우리 중 덜 행운한 사람들에게 무슨 일이 일어날지 궁금합니다.AI가 최상의 사망 위험이 아니라고 판단할 수 있는 사람들은 어떨까요?흡연자와 모험 스포츠 애호가가 현재 부담해야 하는 부담을 간과하는 것과 마찬가지로 반드시 부유한 사람들이 아니어서 더 높은 보험료를 간과할 수 있는 경우는 어떨까요?자동화로 인해 대체된 일자리와 소득 문제를 해결하기 위해 보편적 기본 소득에 대해 이야기하는 것처럼 AI 기반 개인화 생명 보험을 감당할 수 없는 사람들을 위한 일종의 AI 지원 보편적 기본 보장이 있을까요?인슈어테크가 가진 자와 못 가진 자의 차이를 악화시키는 것으로 여겨진다면 사회가 결국 AI 기반 개인화 생명 보험에 반대할 위험이 항상 있기 때문입니다.